机器学习 matlab工具箱,[matlab]机器学习及SVM工具箱学习笔记

机器学习与神经网络的关系：

机器学习是目的，神经网络是算法。神经网络是实现机器学习的一种方法，平行于SVM。

常用的两种工具：svm tool、libsvm

SVM分为SVC和SVR，svc是专门用来分类的，svr是用来作回归的

注：matlab自带的svm工具箱无回归预测功能

clear;

N = 50;

n=2*N;

randn('state',6);

x1 = randn(2,N)

y1 = ones(1,N);

x2 = 5+randn(2,N);

y2 = -ones(1,N);

figure;

plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');

axis([-3 8 -3 8]);

title('C-SVC')

hold on;

X1 = [x1,x2];

Y1 = [y1,y2];

X=X1';

Y=Y1';

C=Inf;

ker='linear';

global p1 p2

p1=3;

p2=1;

%命令

[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C) %训练函数

predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias) %输入预测函数

err = svcerror(trnX,trnY,tstX,tstY,ker,alpha,bias) %分类函数，准确率

svcplot(X,Y,ker,alpha,bias) %画图

libsvm使用(回归预测)：

close all;

clear;

clc;

format compact;

% 生成待回归的数据

x = (-1:0.1:1)';

y = -x.^2;

% 建模回归模型

model = libsvmtrain(y,x,'-s 3 -t 2 -c 2.2 -g 2.8 -p 0.01');

% 利用建立的模型看其在训练集合上的回归效果

[py,mse,devalue] = libsvmpredict(y,x,model);

figure;

plot(x,y,'o');

hold on;

plot(x,py,'r*');

legend('原始数据','回归数据');

grid on;

% 进行预测

testx = [1.1,1.2,1.3]';

display('真实数据')

testy = -testx.^2

[ptesty,tmse,detesvalue] = libsvmpredict(testy,testx,model);

display('预测数据');

ptesty

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